옥수열 연구실은 디지털 트윈 기술을 활용한 스마트 시티 플랫폼 개발에 중점을 두고 있습니다. 디지털 트윈은 현실 세계의 도시, 건물, 인프라 등을 가상 공간에 정밀하게 재현하여 실시간 데이터와 연동함으로써 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 분석할 수 있는 첨단 기술입니다. 연구실에서는 건물 정보 모델링(BIM), 3D 시티 모델링, 센서 데이터 통합 등 다양한 요소를 결합하여 실제 도시 환경을 가상 공간에 구현하고, 이를 통해 도시의 에너지 관리, 안전, 환경 모니터링 등 다양한 문제를 해결하는 데 기여하고 있습니다. 특히, 연구실은 스마트 시티 내에서 발생하는 다양한 데이터를 효과적으로 통합하고 분석하기 위해 개방형 표준 기반의 센서 온톨로지와 OGC SensorThings API를 활용한 메타데이터 관리 기술을 개발하고 있습니다. 이로써 이질적인 센서 데이터의 통합, 실시간 모니터링, 효율적인 쿼리 처리 등이 가능해져, 도시 내 다양한 서비스와 시스템의 상호운용성을 높이고 있습니다. 또한, 실내 화재안전, CCTV 설치 최적화, 대규모 군중 행동 시뮬레이션 등 실제 도시 문제 해결을 위한 다양한 응용 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구는 스마트 시티의 지속가능한 발전과 효율적인 도시 관리, 시민의 삶의 질 향상에 직접적으로 기여합니다. 디지털 트윈 기반의 시뮬레이션과 데이터 분석을 통해 도시의 에너지 사용 최적화, 재난 대응, 교통 관리 등 다양한 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하며, 미래 도시의 지능형 관리 체계 구축에 중요한 역할을 하고 있습니다.

연구실은 인공지능(AI)과 딥러닝 기술을 다양한 실세계 문제에 적용하는 연구를 선도하고 있습니다. 대표적으로, 화재 조기 검출 시스템 개발에 있어 디지털 트윈 환경에서 합성 데이터를 자동 생성하고, 이를 기반으로 딥러닝 모델을 학습시켜 실제 공간에 최적화된 화재 감지 솔루션을 구현하였습니다. 이 과정에서 RGB-D 이미지 기반의 입자 시뮬레이션, 전이학습, AIoT 디바이스 연동 등 첨단 기술을 융합하여 기존 화재 감지 시스템 대비 높은 정확도와 낮은 오탐률을 달성하였습니다. 또한, 연구실은 개인 맞춤형 분석을 위한 딥러닝 모델 개발에도 집중하고 있습니다. 예를 들어, 스마트 시티 환경에서 거주자의 개인별 열쾌적성 분석을 통해 에너지 관리와 쾌적한 실내 환경 조성을 지원하는 시스템을 개발하였습니다. 이 외에도, 청소년 정신건강 위험 예측, 딥페이크 영상 검출 등 다양한 사회적 이슈에 AI 기술을 적용하여 실질적인 문제 해결에 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 인공지능 기술의 실질적 응용 가능성을 보여주며, 안전, 건강, 보안 등 다양한 분야에서 혁신적인 서비스를 창출하고 있습니다. 연구실은 앞으로도 AI와 딥러닝을 활용한 데이터 기반 의사결정 지원, 지능형 모니터링, 맞춤형 서비스 제공 등 다양한 영역에서 연구를 확장해 나갈 계획입니다.